Pengembangan Wearable Device Untuk Deteksi Postur Duduk Manusia Berbasis Data Sensor MPU6050 Menggunakan Metode Support Vector Machine

Yudisthira Dwi Kurnia; Dahnial  Syauqy; Edita Rosana Widasari

Pengembangan Wearable Device Untuk Deteksi Postur Duduk Manusia Berbasis Data Sensor MPU6050 Menggunakan Metode Support Vector Machine

Penulis

Yudisthira Dwi Kurnia Universitas Brawijaya
Pak Dahnial Universitas Brawijaya
Ibu Rosa Universitas Brawijaya

Kata Kunci:

manusia, ergonomi duduk, postur duduk, wearable device, esp32, sensor mpu6050, support vector machine, rompi

Abstrak

Manusia era modern cenderung melakukan laptop, smartphone dan komputer untuk mengerjakanpekerjaannya. Penggunaan komputer saat ini sudah banyak dan menyebar luas dikalangan masyarakatkarena kemampuannya dalam mengerjakan tugas-tugas manusia. Memiliki postur duduk yang baik tentumemiliki dampak positif dalam menjaga kesehatan tulang belakang, namun masih banyak juga yangmengabaikannya. Dengan semakin majunya perkembangan teknologi, penerapan sistem wearable device yang di desain pada sebuah rompi untuk dapat memberikan peringatan terkait postur duduk pengguna yang bersifat portabel sehingga dapat dikenakan dimana saja. Penerapan sistem menggunakan dua buah sensor MPU6050 untuk melihat nilai-nilai yang dihasilkan oleh akselerometer dan giroskop yang terintegrasi ke dalam mikrokontroler ESP32 dengan metode Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan klasifikasi atau prediksi, sistem mendapatkan hasil akurasi sebesar 100% pada pelatihan model serta keseluruhan sistemnya. Sistem yang dirancang memiliki waktu komputasi yang baik yaitu selama 0,127 s untuk pelatihan model dan 111,1 ms untuk memprediksi postur menggunakan sistem wearable device. Sistem yang dikembangkan juga menggunakan output berupa peringatan bunyi buzzer yang apabila postur duduk pengguna terdeteksi postur yang membungkuk.

Biografi Penulis

Pak Dahnial, Universitas Brawijaya

Dahnial Syauqy adalah seorang dosen dan akademisi di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Beliau menyelesaikan S1 nya di bidang Teknik elektro pada tahun 2009 dan kemudian melanjutkan karir sebagai staff electrical engineering di sebuah perusahaan swasta nasional. Pada tahun 2012, beliau melanjutkan studi S2 dalam mekanisme double degree antara Universitas Brawijaya (M.T.) dan National Central University Taiwan (M.Sc) di departemen Electrical Engineering pada Laboratorium Biomedical system engineering (Master thesis: Feature Based Scoring on Visible Speech Diagnostic and Rehabilitation System). Saat ini riset dengan fokus penerapan algoritma machine learning/signal processing pada edge device semisal perangkat tertanam (embedded system) dan wearable system. Saat ini beliau tergabung di Laboratorium Robotics and Embedded System, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya dan aktif mengajar di Program Studi S1 Teknik Komputer di Fakultas tersebut.

Ibu Rosa, Universitas Brawijaya

Edita Rosana Widasari completed her doctoral studies at the University of Miyazaki (UoM) in Japan and was honored with the Female Researcher Encouragement Award from UoM in 2021. She also graduated with a master's degree through a double-degree program between the Department of Electrical Engineering at Brawijaya University (UB) and UoM-Japan, and obtained her undergraduate degree from the Department of Electrical Engineering at UB. She have been serving as a lecturer in Computer Engineering at UB since 2016, teaching courses that include Digital Signal Computing, Computer-Based Medical Systems, Computer and Network Systems Analysis, Electronic Circuits, and Intelligent Systems. Beginning in 2022, She have taken on the role of Head of the Robotics and Embedded Systems Laboratory. Her research interests primarily lie in the field of biomedical engineering, with a focus on signal processing and its application to Embedded Systems using AI. She have received recognition for her work, including the Best Student Paper Award at an IEEE conference, along with several publications in high-impact conferences and international journals. Furthermore, She had held the position of General Chair for both national conferences (Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi - SENTRIN 2022) and international conferences (Sustainable Information Engineering and Technology - SIET 2023). Over the years, She have contributed to the field through her roles as an editorial board member for the SINTA-2 accredited Journal of Information Technology and Computer Science (JTIIK) and as a permanent reviewer for high-impact (Q1 and Q2) journals such as Elsevier's Biomedical Signal Processing and Control, Expert Systems With Applications, MDPI's Sensors, Children, International Journal of Environmental Research and Public Health, and Applied Sciences, as well as Nature Journal's Communications Engineering.

Referensi

Anggraini, M. & Wildian. (2023). Rancang Bangun Sistem Peringatan Posisi Tubuh, Jarak Pandang, dan Durasi Kerja di Depan Komputer. Jurnal Fisika Unand (JFU). Vol. 12, No. 1, Januari 2023, hal.49 – 55. ISSN: 2302-8491 (Print); 2686-2433 (Online). https://doi.org/10.25077/jfu.12.1.49-55.2023.

Coding Studio Team. 2021. Mengenal Support Vector Machine dan Cara Kerjanya. [Online]. Diakses pada 9 Maret 2024 dari https://codingstudio.id/blog/support-vector-machine/.

Hadi, P., & Hasmar, W. (2021). Ergonomi Duduk yang Benar untuk Mencengah Terjadinya Low Back Pain (LBP) di Kelurahan Mayang Mangurai Kota Jambi. Jurnal Abdimas Kesehatan (JAK) Vol 3, No 1, November 2021. doi: 10.36565/jak.v3i3.258.

Jian, Zhang., Rahul, Soangra., Thurmon, E., Lockhart. (2020). Automatic Detection of Dynamic and Static Activities of the Older Adults Using a Wearable Sensor and Support Vector Machines. doi: 10.3390/SCI2030060.

Jonathan, Law, Hui, Hao., Rajasvaran, Logeswaran., Hema, Latha, Krishna, Nair. (2021). Sitting Posture Identifier to Overcome Health Issues. International journal of current research and review, 13(11):132-136. doi: 10.31782/IJCRR.2021.131123.

Jongryun, Roh., Hyeong-jun, Park., Kwang, Jin, Lee., Joon-Ho, Hyeong., Sayup, Kim., Boreom, Lee. (2018). Sitting Posture Monitoring System Based on a Low-Cost Load Cell Using Machine Learning. Sensors, 18(1):208-. doi: 10.3390/S18010208.

Lakshmipriya, P., Lavanya, B., Manikandan, S., Muralidharan, V., Gowrishankar, K. (2020). A Prototype Model for Wearable Posture Monitoring System with Vibration Sensor. International Journal of Engineering Research and Applications. ISSN: 2248-9622, Vol. 10, Issue 6, (Series-IV) June 2020, pp. 51-56.

Mubarak, V. M. T., Syauqy, D., Ichsan, M. H. H. (2018). Implementasi Wearable Device Untuk Klasifikasi Postur Keadaan Tubuh Berbasis Data Sensor MPU6050 Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 2, No. 12, Desember 2018, hlm. 6073-6081. e-ISSN: 2548-964X.

Prasanda, A. 2022. Inilah Posisi Duduk yang Benar Saat Membaca. [Online]. Diakses pada 8 Maret 2024 dari https://www.klikdokter.com/info-sehat/kesehatan-umum/inilah-posisi-duduk-yang-benar-saat-membaca.

Saini, A. 2024. Guide on Support Vector Machine (SVM) Algorithm. Diakses pada 9 Maret 2024 dari https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/support-vector-machinessvm-a-complete-guide-for-beginners/.

Sangyong, Ma., Woo-Hyeong, Cho., Cheng-Hao, Quan., Sangmin, Lee. (2016). A sitting posture recognition system based on 3 axis accelerometer. 1-3. doi: 10.1109/CIBCB.2016.7758131.

Siloam Hospitals. 2023. 10 Penyebab Tulang Belakang Sakit dan Cara Mengatasinya. [Online]. Diakses pada 8 Maret 2024 dari https://www.siloamhospitals.com/informasi-siloam/artikel/penyebab-tulang-belakang-sakit.

Supriyanto, A., Noor, A., & Prastyaningsih, Y. (2021). Smart Vest Prototype for Sitting Position Correction. Advances in Economics, Business and Management Research, volume 202.

Pengembangan Wearable Device Untuk Deteksi Postur Duduk Manusia Berbasis Data Sensor MPU6050 Menggunakan Metode Support Vector Machine